数据结构与算法分析——串匹配算法

"数据结构是计算机科学中一门重要的学科，主要研究数据的组织方式、存储结构和操作。本文档摘自清华大学严蔚敏教授的数据结构课程，内容涉及数据结构的基本概念、术语、算法设计和效率分析。" 在计算机科学中，数据结构是核心组成部分，它研究如何高效地组织和管理数据，以便于数据的存取和处理。在标题提到的算法段中，展示了一个简单的字符串匹配算法，用于在一个字符串`S`中查找另一个字符串`T`的出现位置。这是一个典型的序列搜索问题，通常在文本处理或模式匹配中应用广泛。 这段代码使用了C语言，通过一个for循环来遍历字符串`S`，比较子串`S[i..i+m-1]`是否等于目标字符串`T[0..m-1]`。如果找到匹配，函数返回起始索引`i`。这个算法被称为朴素的字符串匹配算法，虽然简单但效率不高，因为它在最坏情况下需要比较`n-m+1`次，其中`n`是`S`的长度，`m`是`T`的长度。 数据结构的种类繁多，包括线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆）、图形结构等。在描述中提及的"定长的顺序串类型"可能是指数组形式的字符串存储，其中字符按照一定的顺序排列。 1.1章节的绪论部分强调了数据结构的重要性，指出信息的表示和处理是计算机科学的核心。一个良好的数据结构可以极大地提高算法的效率。例如，电话号码查询系统的例子展示了不同的数据结构（如二维数组、表、向量）对查找性能的影响。 1.2章节介绍了基本概念和术语，数据(Data)是信息的载体，数据结构( Data Structure)则是数据的组织形式。逻辑结构描述了数据元素之间的关系，而物理结构则关注数据在内存中的实际布局。此外，还提到了抽象数据类型(ADT)，它是数据结构的一种抽象表示，只描述其行为，不涉及具体实现。 1.4章节讨论了算法和算法分析。算法是解决问题的一系列明确指令，设计时需要考虑可读性、正确性和效率。算法效率通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量，这是衡量算法性能的重要指标。 数据结构是计算机科学中的基石，它不仅关乎数据的存储和组织，还直接影响着算法的设计和执行效率。理解和掌握各种数据结构及其操作是编写高效代码的关键。